Like a squirrel, but bigger: applying human dimensions research to a European bison reintroduction project in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Managing wildlife and natural resources is no longer an insular issue of managing the natural sciences and processes involved. With an increasingly human dominated landscape, managers must now consider the social element of all management decisions. Incorporating the Human Dimensions of Wildlife Management (HDWM) is more commonplace in management decisions in North America but is still a relatively emerging concept for European decision-makers. The more human-dominated a landscape, the more intertwined social sciences become to natural resource decision-making. Incorporating HDWM to natural resource and wildlife management decisions can increase public participation in the planning and decision-making process. This thesis studies a European bison reintroduction in The Netherlands, the most human-dominated landscape in western Europe, through a human dimension lens. HDWM is an important element for reintroduction projects as this information can help managers gain public trust and ownership towards them. Recreational users of the reintroduction area were surveyed to determine base knowledge levels, perceptions, attitudes, and values towards European bison and ecosystem services provided by their presence on the landscape. Through the information gathered, this study determined that recreational users were generally supportive of bison on the landscape and understood there was some value in the species being present. However, it also shows knowledge gaps towards European bison themselves and the ecosystem services they provide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».